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使用 miss_scan_count

你有一個資料集，其中將遺漏值以 "N/A"、"missing" 和 "na" 編碼。 不過在開始把它們替換成 NA 之前，先了解問題的規模會更好。

使用 miss_scan_count 來計算可能的遺漏值。資料集為 pacman，內容是吃豆人分數，包含三個欄位：

  • year：該人取得該分數的年份。
  • initial：該人的姓名縮寫。
  • score：該人的分數。

本練習屬於課程

在 R 中處理遺漏值

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練習說明

針對 pacman 資料集，使用 miss_scan_count() 搜尋不尋常的遺漏值：

  • "N/A"、"missing"、"na"，以及 " "（單一空白）。
  • 一次性搜尋所有這些不尋常的遺漏值。

動手互動練習

試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。

# Explore the strange missing values "N/A"
miss_scan_count(data = ___, search = ___)

# Explore the strange missing values "missing"
miss_scan_count(data = ___, search = ___)

# Explore the strange missing values "na"
___(___ = ___, search = list(___))

# Explore the strange missing values " " (a single space)
miss_scan_count(data = ___, search = ___)

# Explore all of the strange missing values, "N/A", "missing", "na", " "
miss_scan_count(data = ___, search = list(___, ___, ___, ___))
編輯並執行程式碼